Vielfalt, Chancengleichheit und Inklusion im KI Zeitalter

Leitidee:
 

KI wird im nächsten Jahrzehnt die Gesellschaft tiefgreifend verändern. Daher ist es fundamental, dass der Effekt von KI auf «Vielfalt, Chancengerechtigkeit und Inklusion» von Anfang an mitgedacht wird. Damit dieses Mitdenken und auch Mitgestalten möglich werden, muss ein gutes Verständnis von KI vorhanden sein. Die Daten, welche zum Trainieren der KI benutzt werden, haben einen direkten Einfluss auf das Verhalten der KI im Bezug zu «Vielfalt, Chancengerechtigkeit und Inklusion». 

Standort (angeboten):

Rapperswil-Jona, St.Gallen

Bemerkungen:

Das Modul findet im Frühlingssemester (KW 7) in St. Gallen und im Herbstsemester (KW37) in Rapperswil-Jona statt.

Lernziele:

Sachkompetenzen 
Die Studierenden können:  

• die Konzepte «Vielfalt, Chancengerechtigkeit und Inklusion» definieren und diese Definitionen anwenden 

• die Grundlagen der KI beschreiben und aufzeigen, warum Daten von fundamentaler Wichtigkeit sind 

• den Einfluss von KI auf «Vielfalt, Chancengerechtigkeit und Inklusion» beschreiben 

• das Konzept der Daten-Verzerrung und dessen Effekt auf KI-Systeme beschreiben 

• Vorgehensweisen beschreiben, damit KI sich positiv auf «Vielfalt, Chancengerechtigkeit und Inklusion» auswirkt

Selbstkompetenzen 
Die Studierenden können: 

• reflektieren, welchen Einfluss KI auf «Vielfalt, Chancengerechtigkeit und Inklusion» haben wird 

• reflektieren, welchen Einfluss KI auf die Gesellschaft haben wird 

• reflektieren, welchen Einfluss KI auf ihr Leben haben wird

Sozialkompetenzen 
Die Studierenden können: 

• ihre Lösung vorstellen, über die verschiedenen Ansätze nachdenken und gemeinsam die beste Lösung finden 

• über KI & Ethik reflektieren und ihre eigene Perspektive entwickeln, welche sie dann auch verteidigen können 

• ihren eigenen Standpunkt über KI & «Vielfalt, Chancengerechtigkeit und Inklusion» begründen und verteidigen 

Plan und Lerninhalt:

Lernblock I 
Einführung in «Vielfalt, Chancengerechtigkeit und Inklusion» 

• Geschichte und Entwicklung 

• kulturelle Vielfalt und Intersektionalität 

• Vorurteile und Stereotypen 

• Vorteile von Vielfalt und Inklusion 

Lernblock II 
Einführung in die Künstliche Intelligenz 

• was ist maschinelles Lernen? 

• warum sind Daten wichtig in maschinellem Lernen? 

• einfache Beispiele für maschinelles Lernen 

• überwachtes v.s. Unüberwachtes Lernen 

• Regression v.s. Klassifikation 

Lernblock III 
Gruppenbildung und Themenfindung 

• Diskussion möglicher Themen für die selbständige Gruppenarbeit 

• Gruppenbildung und Themenzuweisung 

• erste selbständige Recherche 

Lernblock IV 
Präsentation und finale Auftragsdefinition 

• Erstellen einer ersten Präsentation zu den gefundenen Informationen 

• Präsentationen der ersten Resultate  

• Diskussion zur Schärfung und Definition der finalen Arbeit 

• Zusammenfassung und Rückblick

Leistungsnachweis:

Mündliche, freie Verteidigung der finalen Arbeit während 20 Minuten in einer Hybridveranstaltung. Bewertung und Benotung der Projektarbeit.